怎么用py进行正态性检验

在Python中，可以使用SciPy库中的正态性检验函数来检验数据是否服从正态分布。常用的正态性检验函数有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。下面是使用Shapiro-Wilk检验的具体实现步骤：

1. 导入所需的库

from scipy import stats
import numpy as np

2. 准备数据

data = np.random.normal(0, 1, 100)

3. 调用Shapiro-Wilk检验函数shapiro()进行正态性检验

stat, p = stats.shapiro(data)
print('统计量=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))
if p > 0.05:
    print('样本数据服从正态分布')
else:
    print('样本数据不服从正态分布')

在上面的代码中，我们生成了100个服从标准正态分布的随机数，并使用shapiro()函数进行了正态性检验。输出结果中，统计量(stat)越接近1，说明样本数据越接近正态分布；p值越大，说明样本数据越可能服从正态分布。如果p值大于0.05，则认为样本数据服从正态分布。

需要注意的是，正态性检验只是一种检验方法，不能完全保证样本数据的分布情况。如果样本数据量较小或者分布情况比较特殊，可能会对检验结果产生影响。因此，在进行数据分析时，应该综合考虑多种因素，进行合理的判断和分析。

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from py2neo import Graph, Node, Relationship

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 创建节点
person = Node("Person", name="Alice")
graph.create(person)

# 删除节点
graph.delete(person)

# 更新节点
person["name"] = "Alicia"
graph.push(person)

# 查询节点
result = graph.run("MATCH (a:Person) RETURN a")
for record in result:
    print(record["a"]["name"])

此示例代码使用py2neo库中的Node和Relationship类来创建节点和边。其中，创建节点使用Node类，删除节点使用Graph类的delete方法，更新节点使用Node类的属性赋值和Graph类的push方法，查询节点使用Graph类的run方法。

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需要注意的是，生成的随机数是伪随机数，而不是真正的随机数。因此，在进行科学计算或者安全相关的应用时，需要使用更加安全和可靠的随机数生成器。